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機器seo能不能取代人類?
發布人:石家莊seo 時間:2019-03-30 15:25:44 點擊:
 

當考慮到與SEO相關的機器學習的興起時  ,我們可能面臨一個可怕的場景,這取決于你所在的SEO專業人員的類型。

與我一樣的SEO專業人士,他們都是基于邏輯的,并且歷史上依賴于對游戲中信號的理解以及他們如何波動,可能比那些更依賴于服務用戶而不是引擎的營銷人員更多地咀嚼他們的指甲。

在那里,我曾經曾經不知道如何“構建優秀的內容,他們會來”的方法甚至可以想象,那些訂閱SEO方法的人是今天可能不那么擔心的人。

它們應該是。

有點。

它仍然不是:

機器人在夢想的領域
在我們深入了解變化之前,讓我們首先回答這個問題:

什么是機器學習,因為它與SEO有關?

我們不會在這里學習所有機器學習的重要課程,我們將沒有時間真正涵蓋它如何影響我們以及我們未來的SEO策略需要看起來像什么。

從30,000英尺的角度來看,我們真正需要知道的是,它為Google的功能增加了令人難以置信的速度:

數據積累。
解釋。
反應。
有關這方面的更多信息,請查看我的帖子:搜索中的機器學習如何:您需要知道的一切。

如果您  真的  想知道機器學習是什么,Google會在這里提供免費的速成課程。

機器學習如何影響鏈接和鏈接建設

機器人連接插頭
區域機器學習最簡單的例子之一就是可以大大提高Google的功能。

舉一個小例子,機器學習可以在鏈接評估的一個關鍵方面發揮作用:過濾垃圾郵件。

谷歌已經在Gmail中使用機器學習,成功率達到99.9%,只有0.05%的時間產生假陽性。

將其結合起來進行評估,您就擁有了非常成功的模型。

以前,Google工程師必須:

創建質量較差的網站列表并手動阻止其鏈接資產流動。
根據他們之前看到的內容,編制錯誤鏈接的特定特征。
將貶值函數設置為鏈接計算,并希望它不包含太多誤報。
通過機器學習,世界開放了。

是的,還有一個主要的起點 - 已知壞域列表和另一個假定的壞信號列表。

但這些是機器學習系統可以用來的訓練場:

了解如何將這些信號應用于他們遇到的其他鏈接。
針對看似垃圾郵件(或對此事件有利)開發自己的信號。
機器可以通過觀察模式來教自己,而不是簡單地依賴這種快速的標準。

觀察具有假定信號的網站(在鏈接輸出或鏈接中)將對機器進行分析。

然后,一旦確定了壞的確定,它可以啟動逆向工程模式以便將來更快地檢測。

垃圾網站鏈接到哪種類型的網站?
垃圾網站可以獲得哪些類型的鏈接?
是否存在鏈接增長模式?
銷售付費鏈接的網頁是否也傾向于鏈接到其他特定網站(他們這樣做),如果是這樣,哪些網站?
然后,系統可以將其添加到它應用的指標中。

對于機器如何模擬人類可以做什么并放大它來說,這真的很少觸及冰山一角。

想知道谷歌如何宣布他們正在使用垃圾鏈接貶值網站而不是手動懲罰他們?

它可以通過能夠以令人難以置信的速度學習和應用貶值并且誤報率較低的機器來實現。

除此之外,機器還可以了解頁面的內容質量和相關性,并將這些理解單獨和整體地補充到等式中。

一臺可以詢問“這個鏈接是否應該為您的個人網站提供高權重?”的機器,然后進一步說,“鏈接是否很有可能被支付或出現問題?”在其他鏈接的數據環境中找到并且在該頁面和域上進行分析。

這些是可以將機器學習應用于鏈接的極其有限的示例。

垃圾郵件模式已經并且將會以越來越高的成功率被檢測到,而質量鏈接將以更高的速率被理解和獎勵。

這意味著更加注重質量,相關性和合法性 - 除非您認為自己可以提出系統來愚弄Google,而不是機器可以解決問題。

機器學習如何影響內容SEO

Googlebot閱讀
雖然我們使用上面的鏈接示例,但是很少有其他SEO領域會受到機器學習興起而不是內容的影響。

為了說明這一點,我們只需要看看Google在翻譯方面的工作。

10年來,他們使用基于短語的機器翻譯解決了這個

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